OPTIMA

– Notre vision –

Notre vision est que chaque patient devrait avoir accès aux traitements individualisés et aux thérapies innovantes les plus récents.
En renforçant la prise de décision partagée par le biais des directives dynamiques interprétables par ordinateur (CIG), d’un accès innovant à un vaste ensemble de données et des technologies et outils basés sur l’IA, nous envisageons de révolutionner les soins oncologiques en Europe.

Quel est
notre objectif

La mise en œuvre d’un accès fédéré et centralisé à un vaste réseau de fournisseurs de données européens pour aider à répondre aux questions de recherche les plus prioritaires dans les domaines du cancer de la prostate, du sein et du poumon, en particulier lorsque les preuves existantes qui sous-tendent les lignes directrices de pratique clinique sont faibles ou inexistantes.

Parallèlement, le développement et l’application, dans des milieux cliniques, d’exhaustives directives dynamiques interprétables par ordinateur afin de mieux soutenir la prise de décision partagée par les cliniciens et les patients. Les CIG seront mises à jour lorsque les questions de recherche trouveront des réponses ou que les modèles d’IA apporteront des améliorations après une validation clinique solide.

OPTIMA

Quels sont

les défis à relever ?

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Défis pour les patients

Pour les patients, la complexité croissante des diagnostics et des traitements disponibles est difficile à comprendre. Cela constitue un obstacle important aux patients, qui reçoivent un traitement et des soins individualisés optimaux dans un cadre de prise de décision partagée avec leur clinicien.

Défis pour les cliniciens

Pour les cliniciens, l’énorme volume d’informations en rapide évolution sur les nouveaux tests de diagnostic, les nouveaux traitements et les lignes directrices constituent un défi majeur lors de la prise de décision du traitement optimal pour leurs patients.

Défis pour les entreprises pharmaceutiques et les régulateurs

Pour les entreprises pharmaceutiques et les régulateurs, la compréhension des résultats de traitement réel de nouveaux composés, en dehors des essais contrôlés randomisés (ECR) qui sont bien maitrisés, est devenue une composante essentielle du développement des médicaments, de l’approbation réglementaire, de l’accès au marché et de l’évaluation post-commercialisation.

Défis pour les payeurs de soins de santé

Pour les payeurs de soins de santé, le manque de preuves fiables et complètes sur l’efficacité et la sécurité des traitements du monde réel, en complément des données des RCT, empêche la prise de décision en temps réel et la gestion efficace des ressources.

Défis pour les écosystèmes de soins de santé

Pour les écosystèmes de soins de santé, le passage de soins de santé centrés sur l’organisation à des soins centrés sur le patient a déclenché la mise en œuvre d’un nouvel écosystème de soins de santé fondé sur la technologie. La révolution numérique remet en question le statu quo et nécessite la mise en place de nouvelles infrastructures pour garantir la mise en œuvre de modèles de soins innovants dans les pratiques cliniques courantes.

Principes et objectifs clés

Disponibilité pour toutes les parties prenantes

Établir un catalogue de données en rassemblant et en harmonisant des ensembles de données du monde réel structurés et non structurés à grande échelle à partir de DSE européens et d’autres types de données du monde réel.

Confiance et acceptabilité envers les parties prenantes telles que les médecins et les patients

Développer un ensemble d’outils d’aide à la décision évolutifs et régulièrement mis à jour dans le cadre de la plate-forme pour les trois indications prioritaires du cancer de la prostate, du sein et du poumon.

Une réelle valeur ajoutée pour toutes les parties prenantes

  • Générer de nouvelles connaissances grâce à des analyses avancées et des modèles d’IA
  • Assurer la durabilité de la plateforme d’OPTIMA en soutenant des modèles d’affaires basés sur des utilisateurs commerciaux

Durabilité en termes de capacité opérationnelle au-delà de la durée de l’action

Développer et mettre en œuvre une plate-forme sécurisée, durable, précieuse et interopérable pour héberger des outils d’harmonisation, des outils d’apprentissage fédérés et des algorithmes d’IA, ainsi que des outils d’aide à la décision basés sur des lignes directrices.

Disponibilité pour toutes les parties prenantes concernées

Établir un catalogue de données en rassemblant et en harmonisant des ensembles de données du monde réel structurés et non structurés à grande échelle à partir de DSE européens et d’autres types de données du monde réel.

Confiance et acceptabilité envers les parties prenantes telles que les médecins et les patients

Développer un ensemble d’outils d’aide à la décision évolutifs et régulièrement mis à jour dans le cadre de la plate-forme pour les trois indications prioritaires du cancer de la prostate, du sein et du poumon.

Durabilité en termes de capacité opérationnelle au-delà de la durée de l’action

Développer et mettre en œuvre une plate-forme sécurisée, durable, précieuse et interopérable pour héberger des outils d’harmonisation, des outils d’apprentissage fédérés et des algorithmes d’IA, ainsi que des outils d’aide à la décision basés sur des lignes directrices.

Une réelle valeur ajoutée pour toutes les parties prenantes

  • Générer de nouvelles connaissances grâce à des analyses avancées et des modèles d’IA
  • Assurer la durabilité de la plateforme d’OPTIMA en soutenant des modèles d’affaires basés sur des utilisateurs commerciaux
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Lots de travail

Groupes dédiés à
atteindre nos objectifs.

Lots de travail

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atteindre nos objectifs.

Membres du consortium

AbbvieAmgenARTTIC Innovation GmbHAssociation EISBMBayer AGCASUS, Helmholtz-Zentrum Dresden-RossendorfEuropean Association of UrologyEuropean Cancer Patient CoalitionEuropean Institute of OncologyEuropean Lung FoundationEuropean Respiratory SocietyErasmus University Medical Center RotterdamGerman Cancer SocietyGMV Soluciones Globales de Internet SAUHelios Klinikum Emil von BehringHoffman-La Roche AGInformation Technology for Translational Medicine
Ludwig-Maximilians-University MunichLund UniversityMaastricht UniversityOWKINPfizerQueen Mary University LondonSmartReportingFoundation University Institute for Primary Health Care Research Jordi Gol i GurinaThe University Court of the University of AberdeenTTOPSTARTUniversita Vità-Salute San RaffaeleUniversity College London / University College London HospitalUniversity of TartuUniversity of Oxford – Centre for Statistics in MedicineUniversity of ViennaUppsala UniversityYdeal
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Lutter contre le cancer grâce à des données du monde réel
et l’intelligence artificielle